[系统转发] 管理研究理论和贡献探讨 2

我同意您的意见，要看是怎样的情形，但是不太同意是在IIF下才成立,我认为在IF的情形下已经足够了。只要满足"有X一定会引起M, 有M一定会引起Y”的关系存在，我们应该就可以推出有X一定会引起Y了吧。Y是不是Z的唯一原因在这里对我们这里的分析应该没有影响的，因为我们不需要去看X是不是必要条件哦。不知道是否有这样的传递性的推理规则，需要去查一下书，逻辑上应该有的。

不过这也是我觉得我们现在的大部分理论有一点问题的地方，不知道对不对。我们的理论在提出一个关系、条件或原因的时候，很少强调这个原因是哪类的，可是这样就使得后面的研究者不知道要怎么使用他们的理论。因为如果一个条件的性质不同，在应用他们时就会完全不同呢。比如我前面问的这个问题中，如果我现有的X--Y, Y--Z的理论中，前者都只是后者的必要非充分条件，就不一定能推出同样的结果了。我猜您举的房子的例子就是这样类型的。是吗？

我同意你讲的传递性的推论，但是你要知道原因除了是逻辑性以外，还有很多其他的分类的。我以前已经讲过了。哲学上在“cause”这个问题上有很深的讨论（有整本书讲这个问题的）。
（1）第一、问卷调查根本不可以研究“因与果”的问题。我们知道的只是“相关”而已。
（2）第二、你是假设构念相关的方差是不变的，它们的关系才可以传递。让我举一个（不完全的）例子：
(a)企业有投诉的机制，我的『组织公平感』就高；
(b)如果我的『组织公平感』高，我对工资就会非常满意；
前者讲的是PJ,后者讲的是DJ,就算两个关系都是必然的，也不一定有传递性。
（3）第三、我的理解是90%的管理假设都不是必然的（因为没有强的理论），所以都是“或然”而已。因此传递性的论据是值得怀疑的。
（4）最后，我的理解是中介变量是用来解释X影响Y的机制的。如果根本没有X影响Y的“理论”，何来谈中介变量呢？到最后，你还是回到我最不喜欢的行为，把“所有”在两个变量中间的变量都叫做中介变量了。 

Kenny,感谢您的详细答复！我去查书看一下，causality真的是一个很复杂的过程，现在我的很多概念确实还不清楚的。

如果仅就现在有限的知识，还是对您的看法有一点点疑问：
（1）第一、问卷调查根本不可以研究“因与果”的问题。我们知道的只是“相关”而已。
**** 我以为虽然问卷本身作为方法不可以直接检验因果，但我们的理论中是有因果的。当我们说假设被支持的时候，是暂时接受了我们理论中提出的因果关系，而不是只接受一个相关关系，是吗？


（2）第二、你是假设构念相关的方差是不变的，它们的关系才可以传递。让我举一个（不完全的）例子：
(a)企业有投诉的机制，我的『组织公平感』就高；
(b)如果我的『组织公平感』高，我对工资就会非常满意；
前者讲的是PJ,后者讲的是DJ,就算两个关系都是必然的，也不一定有传递性。
**** 恩，是的。但我觉得这个例子里，是不是理论中的概念内涵已经改变了呢？如果PJ,DJ和这里的“组织公平感”的关系还不清楚之前，传递性应该是不适用的。

（3）第三、我的理解是90%的管理假设都不是必然的（因为没有强的理论），所以都是“或然”而已。因此传递性的论据是值得怀疑的。
**** 我同意的，不过我猜严格意义上除了数学外很多学科都没有绝对必然的理论吧。我的理解是，如果我们可以用一个理论来解释或预测其它的一个具体现象，我们需要首先承认它在某种概率上的必然性。比如我们看到A出现时，预计有60%的可能将会看到B;或是，当我们看到B时，猜测有50%的可能曾经发生过A。如果我们可以做这样的预测或解释，可能是因为我们接受了一个理论，前者是“A是B的充分条件，概率是60%”，后者是“A是B的必要条件，概率是50%”。如果理论都不是必然的，或者至少在某种概率上成立，我就有点困惑了，因为不知道可以如何使用已有的理论的呢？

（4）最后，我的理解是中介变量是用来解释X影响Y的机制的。如果根本没有X影响Y的“理论”，何来谈中介变量呢？到最后，你还是回到我最不喜欢的行为，把“所有”在两个变量中间的变量都叫做中介变量了。 ​
****  前面的问题提到的研究里，我想最主要的目的不是要解释两者间的关系，而是要找出一个现象可能的一个更靠前面原因。比如，中介变量M可能往往是中间过程中的反映，而X可能是外界可以施加的影响，这时找到这个影响应该是很有意义了。虽然这时研究的重点不是中介变量了，但是M作为中介变量的性质没有改变哦，那还可以用这个名字吗？

Kenneth

xinxin,
（1） 我以为虽然问卷本身作为方法不可以直接检验因果，但我们的理论中是有因果的。当我们说假设被支持的时候，是暂时接受了我们理论中提出的因果关系，而不是只接受一个相关关系，是吗？
回應：我的意思是：理論是 IF X Then M，找到的是 corr(x,m)；理論是 IF M Then Y，找到的是 corr(m,y)。如果你要都走一步，推論 IF X then Y，又遠了一點了。 


（2）但我觉得这个例子里，是不是理论中的概念内涵已经改变了呢？如果PJ,DJ和这里的“组织公平感”的关系还不清楚之前，传递性应该是不适用的。 
回應：我的意思正是這樣。The portion of M that covaries with X may not be the portion of M that covaries with Y。以下的情形有可能嗎？
   X      M      Y
    1       4       2
    1       4       3
    1       4       9
    8       5       3
    2       5       3
    3       5       3

（3）我同意的，不过我猜严格意义上除了数学外很多学科都没有绝对必然的理论吧。我的理解是，如果我们可以用一个理论来解释或预测其它的一 个具体现象，我们需要首先承认它在某种概率上的必然性。比如我们看到A出现时，预计有60%的可能将会看到B;或是，当我们看到B时，猜测有50%的可能 曾经发生过A。如果我们可以做这样的预测或解释，可能是因为我们接受了一个理论，前者是“A是B的充分条件，概率是60%”，后者是“A是B的必要条件， 概率是50%”。如果理论都不是必然的，或者至少在某种概率上成立，我就有点困惑了，因为不知道可以如何使用已有的理论的呢？ 
回應：我的意思大部分情形下，連X→M和M→Y都不是建基于“強理論”的。所以連IF X Then M 和 IF M Then Y 都不能說。

（4）前面的问题提到的研究里，我想最主要的目的不是要解释两者间的关系，而是要找出一个现象可能的一个更靠前面原因。比如，中介变量M 可能往往是中间过程中的反映，而X可能是外界可以施加的影响，这时找到这个影响应该是很有意义了。虽然这时研究的重点不是中介变量了，但是M作为中介变量 的性质没有改变哦，那还可以用这个名字吗？
回應：我不太明白你的意思。我猜你講的大概是 process model 吧。所謂“一個更靠近X的變量”如果不是用來“解釋X與Y的關系”的，我都不會叫它做中介變量。我的理解中介變量不是在中間的變量的意思。

谢谢Kenny! 我明白您的意思了。因为存在很多其它条件的影响，而且很多理论本身可能没有很强的根基，使得我们的理论大多数都只是一定概率上的关系。这种概率的关系帮助我们认识现象是没有问题的，但是如果要把多个理论放在一起用逻辑关系推理时就要很小心了。谢谢您！

您好! 我对以下两个问题一直比较困惑，恳请罗老师在时间允许的时候帮忙解答：
     1、如何在同一个样本中检验同一个自变量对不同因变量的影响是否有差异？
    例如，我通过回归发现，LMX与in-role performance的回归系数为0.3，与OCB的回归系数为0.12,那么 ，我如何检验LMX对in-role performance的影响要显著大于对OCB的影响呢？我参照了Cohen,Cohen,West&Aiken(2003)(3rd)在 642页提供的方法，但好像无法得出准确的结论。
     2、当有两个自变量对一个因变量进行回归时，若要检验自变量与因变量的关系，是将两个自变量一起放入模型中回归还是分开做呢？
     例如，我要检验LMX和POS对OCB的影响（两个假设，一是LMX正向影响OCB;二是POS正向影响OCB）。有时我会发现，当将自变量单独进行回归 时，可能LMX与POS对OCB的影响都是显著的；但将两个自变量一起放入时，可能有一个自变量的影响就不显著了。那么，这个时候，我们应该以哪个回归系 数来判断假设是否成立。

Kenneth

1. 我的建议最好是用结构方程建模来解决这个问题。第一个模型，让LMX→inrole 不等如 LMX→OCB。第二个模型让它们相等。看看卡方是否显著。
2. 这表面LMX与POS中有很多方差是“共同地”影响OCB。我的建议是一定要一同来做，不可以分开。因为分开了的回归估计不是真正的影响。

kenny您好，您对下面这个问题怎么看待。

我在有的文章里面看见，文章在提假设的时候，就已经将某个变量的维度已经谈到，在数据分析的时候，还进行探索性因子分析。既然你在前面的假设中都已经提到某个变量的构成了，我觉得再进行探索性因子分析，就已经没有必要了，但是我看有的文章的确是这么做的，这好像有点违背逻辑。既然实证中用到探索性分析，那么在假设部分就不应该出现任何有关因子的假设。

比如，关于社会资本影响企业绩效。若还不知道社会资本的因子构成的话，如果假设部分就说关系资本与绩效正相关（或者认知、结构），那显然有点违背逻辑。我看有的文章假设是这样写的：

假设1 社会资本与绩效正相关
假设1a 社会资本中关系维度与绩效正相关
假设1b 社会资本中结构维度与绩效正相关
假设1c 社会资本中认知维度与绩效正相关

我觉得如果后面要对社会进行探索性因子分析的话，上面就不应该出现假设1a,1b,1c否则感觉逻辑上不通。

是这样的吗？kenny，您谈谈您的看法。

Kenneth

问：我觉得如果后面要对社会进行探索性因子分析的话，上面就不应该出现假设1a,1b,1c否则感觉逻辑上不通。
回应：阿南，我完全同意你的讲法。不过，你最大的问题是作者应该做“验证性因子分析”，而不应该做“探索性因子分析”而已。如果作者没有这么严谨，把两中因子分析看成是类似的话（确实是有人在文献中这样讨论的），那作者的“探索性因子分析”就是数据检验的一部分了。当然，我个人是不同意这样做的。

kenny您好，请教问题。请问下面这种调节变量应该怎样验证。
  x是自变量，y是因变量，z是调节变量。
（1）0<z<5时，z正向调节x对y的影响；5≤z<7时，z对x影响y没有调节作用；7≤z时，z又正向调节x对y的影响。这种关系该怎样验证呢？
（2）或者是，0<z<5时，z正向调节x对y的影响；5≤z时，z负向调节x对y的影响，但两种调节的意义上是不一样的。这种关系该又怎样验证呢？
  谢谢。